SVM-RFE matlab代码 functionr=SVMRFE(label,data) %SVM-RFE %SVMRecursiveFeatureElimination(SVMRFE) %byliyang@BNUMath %Email:patrick.lee@foxmail.com %lastmodified2010.09.18 %% n=size(data,2); s=1:n; r=[]; iter=1; while~isempty(s) %ifmod(iter,10)==0 %str=['===',num2str(iter),...
支持向量机递归特征消除(简称SVM-RFE)是由Guyon等人在对癌症分类时提出来的,最初只能对两类数据进行特征提取。它是一种基于Embedded方法。支持向量机广泛用于模式识别,机器学习等领域,SVM采用结构风险最小化原则,同时最小化经验误差,以此提高学习的性能...
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基于支持向量机递归特征消除(SVM_RFE)的分类特征选择算法,matlab代码,输出为选择的特征序号。多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用。程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化图,混淆矩阵图。
svm-error图 svm-accuracy图 神奇吧,就是如此简单,我们用的都是入门级函数,稍微懂点R语言就能实现。 通过SVM-RFE筛选出目标基因之后,我们还可以进行预后模型构建、免疫肿瘤微环境和免疫细胞相关性分析等,想做免疫分析的可以扫码关注我们。 如需代码及示例数据等文件,请扫码聊天框回复 “B24”领取!
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